RamanBench发布拉曼光谱机器学习基准

Mario Koddenbrock 等作者发布 RamanBench，称其为首个面向拉曼光谱机器学习的大规模可复现基准，统一了 77 个数据集、325,862 条光谱，覆盖四个领域的分类与回归任务，并提供数据访问、评测协议、代码和实时排行榜。 研究在标准化协议下评测 28 个模型，发现表格基础模型（如 TabPFN）持续优于领域专用模型和梯度提升基线，时间序列模型也具竞争力；但没有任何单一方法能在所有异构数据集上占优。

AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。